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机器学习是投资军备竞赛中最热门的武器
  利迪亚 2019-05-17 18:27:38 9284
至少,这是那些多年来一直难以战胜市场的量化交易员所希望的,因为他们的一群同行推出了电脑驱动的策略,可以从自己的错误中吸取教训。

【友财网外汇资讯】-也许机器可以算出这个疯狂的股市。


机器学习是投资军备竞赛中最热门的武器


至少,这是那些多年来一直难以战胜市场的量化交易员所希望的,因为他们的一群同行推出了电脑驱动的策略,可以从自己的错误中吸取教训。


Lynx资产管理公司(Lynx Asset Management)就是其中之一,该公司计划在10月份推出一只新基金,执行由机器想出的策略——这种策略帮助这家规模50亿美元的瑞典对冲基金在2018年击败了追随趋势的大多数竞争对手。


用不了多久,完全由机器人管理的资金就会无处不在。亚历克斯·艾伦(Alex Allen)估计,今年每个月将有两到三个新基金开始交易。艾伦为EFG资产管理公司(EFG Asset Management)管理着一只投资于机器学习策略的基金。


“这是投资军备竞赛的下一个演变。”艾伦在总部伦敦表示。他已经投资了8只机器学习基金,并计划很快再增加两只。


机器学习将量化投资提升到一个新的水平,因为机器人经过编程,可以根据它们随时间取样的数据进行调整,并提高它们的性能,而不需要明确的人工指令。


精通技术、数据驱动的量化分析师涉足这一领域并不是什么新鲜事——多年来,量化分析师一直被吹捧为下一件大事,而且这些工具一直在变得越来越便宜、越来越容易使用。


最新一波活动的不同之处在于其背景。市场的剧烈波动和许多量化投资策略的过度拥挤,打击了它们的业绩,并开始削弱投资者对这个一度炙手可热的投资领域的热情。


支持者表示,机器学习有潜力让量化分析师获得他们所缺少的获胜优势,部分原因在于,它开启了在大量复杂数据中发现新信号以提高回报的前景。


伊夫斯-洛朗·科姆·萨莫(laurent Kom Samo)是一位坚定的信徒,2013年他离开了高盛集团和摩根大通的工作岗位,前往牛津大学(Oxford University)攻读机器学习博士学位。现在,他有了自己的事业——Pit.AI。今年3月,他在位于加州圣何塞的人工智能公司成立了一家机器学习对冲基金KXY Singularity,并开始交易。


科姆·萨莫称,“在探测新阿尔法方面,机器将比人类快得多,而且机器的工作规模将达到人类无法达到的水平。”


Lynx Asset Management AB将于10月1日推出其新产品Lynx Constellation基金,本质上将是一种多空策略,投资于不同资产类别的期货和远期。实际使用的策略可能涉及从趋势跟踪、反向交易到相对价值等方方面面。


这也是判断机器学习在量化交易中的有效性所面临的挑战之一。量化投资者使用先进的数学模型来确定已经是一个庞大而多样的金融领域的投资,而这些技术的应用将带来更复杂的局面。机器学习本身涵盖了广泛的方法,从传统的统计分析到模仿大脑神经元提供学习层次的方式。


“就我们能够分析的数据范围而言,这比以前要大得多。”安本标准投资(Aberdeen Standard Investments)驻伦敦的量化股票联席主管博扬·费莱夫(Boyan Filev)表示,“我们每个月都要分析数十亿个数据点。”


过去5年,追踪使用人工智能和机器学习的对冲基金的Eurekahedge指数表现,比整体对冲基金指数高出27个百分点。不过,由于该指数涵盖的基金策略广泛,因此很难得出广泛的结论。


法国兴业银行(Societe Generale SA)的量化研究人员根据该银行的机器学习模型编制了一个美国股票指数。在一年和五年的基础上,多空指标轻松击败了HFRX股票对冲指数。但到目前为止,在2019年它已经落后了,所以还不是很确定。


安本标准投资1,000万美元的人工智能全球股票基金(Artificial Intelligence Global Equity fund)今年上涨9.1%,摩根士丹利资本国际全球指数(MSCI All Country World Index)上涨约11%。


对管理着960亿美元资产的Acadian资产管理公司(Acadian Asset Management)来说,机器学习在分析复杂数据集方面非常方便,但还不够成熟,还不足以接管人类的控制权。这也给本已令人生畏的交易格局增添了令人不快的复杂性。


投资者“被迫在日益增多的投资策略之间做出区分。”Acadian驻波士顿的高级副总裁兼客户咨询总监赛斯·温格拉姆(Seth Weingram)表示,“你会遇到一种狂野的西部环境,人们对机器学习提出要求,但不完全清楚如何做出这种判断。”


此外,许多新技术都带有相同的老缺陷,比如计算机可能会发现在现实世界中并不实际工作的模式。只是这一次,模型可能更难被愤怒的客户解构。


Lynx驻斯德哥尔摩合伙人马丁·卡尔斯特罗姆(Martin Kallstrom)表示,“算法使用信息丰富的数据,而不是所有可能的数据,这非常重要,因为在金融市场上,噪音太多了。”


AQR Capital Management LLC即将离任的机器学习主管马科斯·洛佩兹·德·普拉多(Marcos Lopez de Prado)在2017年发表的一篇论文中指出,量化基金“普遍滥用”这类技术,将继续导致误报、亏损和失败。


像牛津大学(Oxford)毕业生科姆·萨莫(Kom Samo)这样的信徒们不屈服,正走上前来。他的支持者包括风险投资家、Renaissance Technologies LLC联合创始人霍华德·摩根(Howard Morgan)和Y Combinator首席执行官迈克尔·塞贝尔(Michael Seibel)。他的基金同时使用多头和空头策略,并跨资产类别进行期货交易。


科姆·萨莫表示,“量化基金在未来的作用不是寻找投资理念,而是设计数学流程,使机器能够找到投资想法。”


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